err=[error(i) for i in x]

时间: 2024-05-11 08:18:53 浏览: 4
这段代码是一个列表推导式,它根据列表 x 中的每个元素 i,计算并返回一个相应的 error(i) 的值,最终返回一个列表 err,包含了所有元素的 error 值。具体来说,这段代码等同于下面的 for 循环: ``` err = [] for i in x: err.append(error(i)) ``` 其中 error() 是一个函数,它接受一个参数并返回一个数值。这个函数的具体实现需要根据具体的应用场景来确定。
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f=@(t) exp(-(t.^2)./2)./sqrt(2.*pi) PHI=zeros(1,8); CumDis=zeros(1,8); PHI(1) = 0.5; for i = 2:8 PHI(i) = PHI(i-1)+0.5; end CumDis=0.5+CumDis %输出累积分布函数值结果 for i = 1:8 [R,quad,err,h]=romber(f, 0, PHI(i), i , 1e-8); CusDis(i) = CusDis(i) + quad; end function [R,quad,err,h]=romber(f,a,b,n,tol) M = 1; h = b-1; err = 1; J = 0; R = zeros(4, 4); R(1, 1) = h*(feval(f, a)+feval(f, b))/2; while((err>tol)&(J<n))|(J<4) J = J + 1; h = h/2; s = 0; for p=1:M x=sa+h*(2*p-1); s=s+feval(f,x); end R(J+1,1)=R(J,1)/2+h*s; M=2*M; for K=1:J R(J+1,K+1)=R(J+1,K) +(R(J+1,K)-R(J,K))/(4*K-1); end err=abs(R(J,J)-R(J+1,K+1)); end quad=R(J+1,J+1); end这个代码报错:Error: You may not use the command(s) feval in your code怎么改进

这个错误提示意味着在MATLAB中不允许使用`feval`命令,您需要将其替换为使用函数句柄调用函数的方法。您可以将`feval(f, a)`和`feval(f, b)`分别替换为`f(a)`和`f(b)`。请尝试以下修改后的代码: ``` f=@(t) exp(-(t.^2)./2)./sqrt(2.*pi); PHI=zeros(1,8); CumDis=zeros(1,8); PHI(1) = 0.5; for i = 2:8 PHI(i) = PHI(i-1)+0.5; end CumDis=0.5+CumDis; % 输出累积分布函数值结果 for i = 1:8 [R,quad,err,h]=romber(f, 0, PHI(i), i , 1e-8); CumDis(i) = CumDis(i) + quad; end function [R,quad,err,h]=romber(f,a,b,n,tol) M = 1; h = b-a; err = 1; J = 0; R = zeros(4, 4); R(1, 1) = h*(f(a)+f(b))/2; while((err>tol)&(J<n))|(J<4) J = J + 1; h = h/2; s = 0; for p=1:M x=a+h*(2*p-1); s=s+f(x); end R(J+1,1)=R(J,1)/2+h*s; M=2*M; for K=1:J R(J+1,K+1)=R(J+1,K) +(R(J+1,K)-R(J,K))/(4*K-1); end err=abs(R(J,J)-R(J+1,K+1)); end quad=R(J+1,J+1); end ``` 请注意,我只替换了`feval(f, a)`和`feval(f, b)`这两个部分,其他部分未进行修改。如果仍然存在其他错误,请根据错误信息进行修改。

func (r *Reader) Varint32(x *int32) { var ux uint32 for i := 0; i < 35; i += 7 { b, err := r.r.ReadByte() if err != nil { r.panic(err) } ux |= uint32(b&0x7f) << i if b&0x80 == 0 { *x = int32(ux >> 1) if ux&1 != 0 { *x = ^*x } return } } r.panic(errVarIntOverflow) } 用rust重写

以下是使用 Rust 重写的代码,实现与原始 Go 代码相同的功能: ``` use std::io::{Error, Read}; fn varint32<R: Read>(r: &mut R) -> Result<i32, Error> { let mut ux: u32 = 0; for i in (0..35).step_by(7) { let mut buf = [0u8; 1]; r.read_exact(&mut buf)?; let b = buf[0]; ux |= (b as u32 & 0x7f) << i; if b & 0x80 == 0 { let x = (ux >> 1) as i32; if ux & 1 != 0 { return Ok(!x); } else { return Ok(x); } } } Err(Error::new(ErrorKind::InvalidData, "Varint32 overflow")) } ``` 在 Rust 中,我们可以使用泛型和 trait 来实现类似于 Go 中的接口。在这个例子中,我们为 `varint32` 函数添加了一个泛型类型 `R`,表示 `Read` trait 的实现。这样,我们就可以将不同类型的实现传递给该函数,例如 `File` 或 `TcpStream`。 与 Go 代码不同,我们需要使用 `Result` 类型来处理可能的错误,而不是通过 `panic` 函数抛出异常。同时,Rust 的类型系统要求我们显式地处理错误类型,所以我们需要在函数的返回类型中包含 `Result<i32, Error>`。 在循环中,我们使用了 Rust 中的 `step_by` 函数来按步长迭代。与 Go 代码不同,我们需要使用 `read_exact` 函数来确保我们读取了一个完整的字节,而不是只读取一个字节。我们还必须显式地处理可能的 `Error`。 最后,我们使用了 Rust 中的 `!` 运算符来对 `x` 取反。这是 Rust 中的逻辑非运算符,用于对布尔值或整数类型取反。

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set.seed(0) n = 50 p = 30 x = matrix(rnorm(n*p),nrow=n) bstar = c(runif(30,0.5,1)) mu = as.numeric(x%*%bstar) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) hist(bstar,breaks=30,col="gray",main="", xlab="True coefficients") library(MASS) set.seed(1) R = 100 nlam = 60 lam = seq(0,25,length=nlam) fit.ls = matrix(0,R,n) fit.rid = array(0,dim=c(R,nlam,n)) err.ls = numeric(R) err.rid = matrix(0,R,nlam) for (i in 1:R) { cat(c(i,", ")) y = mu + rnorm(n) ynew = mu + rnorm(n) a = lm(y~x+0) bls = coef(a) fit.ls[i,] = x%*%bls err.ls[i] = mean((ynew-fit.ls[i,])^2) aa = lm.ridge(y~x+0,lambda=lam) brid = coef(aa) fit.rid[i,,] = brid%*%t(x) err.rid[i,] = rowMeans(scale(fit.rid[i,,],center=ynew,scale=F)^2) } aveerr.ls = mean(err.ls) aveerr.rid = colMeans(err.rid) bias.ls = sum((colMeans(fit.ls)-mu)^2)/n var.ls = sum(apply(fit.ls,2,var))/n bias.rid = rowSums(scale(apply(fit.rid,2:3,mean),center=mu,scale=F)^2)/n var.rid = rowSums(apply(fit.rid,2:3,var))/n mse.ls = bias.ls + var.ls mse.rid = bias.rid + var.rid prederr.ls = mse.ls + 1 prederr.rid = mse.rid + 1 bias.ls var.ls p/n prederr.ls aveerr.ls cbind(prederr.rid,aveerr.rid) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,prederr.rid,type="l", xlab="Amount of shrinkage",ylab="Prediction error") abline(h=prederr.ls,lty=2) text(c(1,24),c(1.48,1.48),c("Low","High")) legend("topleft",lty=c(2,1), legend=c("Linear regression","Ridge regression")) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,mse.rid,type="l",ylim=c(0,max(mse.rid)), xlab=expression(paste(lambda)),ylab="") lines(lam,bias.rid,col="red") lines(lam,var.rid,col="blue") abline(h=mse.ls,lty=2) legend("bottomright",lty=c(2,1,1,1), legend=c("Linear MSE","Ridge MSE","Ridge Bias^2","Ridge Var"), col=c("black","black","red","blue")) 为每句代码加上注释解释

参考以下两段代码代码:第一段:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段:library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。写出R代码完成以下任务:①建立50×30的随机数据和30个变量;②生成三组不同系数的①线性模型;③(线性回归中)分别计算这三组的CV值;④(岭回归中)分别画出这三组的两张图,两张图均以lambd为横坐标,一张图以CV error为纵坐标,一张图以Prediction error为纵坐标,两张图同分开在Plots位置

import sys,numpy as np from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() images,labels=(x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)/255,y_train[0:1000]) one_hot_labels=np.zeros((len(labels),10)) for i,l in enumerate(labels): one_hot_labels[i][l]=1 labels=one_hot_labels test_images=x_test.reshape(len(x_test),28*28)/255 test_labels=np.zeros((len(y_test),10)) for i,l in enumerate(y_test): test_labels[i][l]=1 np.random.seed(1) def relu(x): return (x>=0)*x #此函数将所有负数设为0 def relu2deriv(output): return output>=0 #当input>0时,返回1,否则返回0 alpha,iterations,hidden_size=(0.005,300,100) pixels_per_image,num_labels=(784,10) weights_0_1=0.2*np.random.random((pixels_per_image,hidden_size))-0.1 weights_1_2=0.2*np.random.random((hidden_size,num_labels))-0.1 for j in range(iterations): error,correct_cnt=(0.0,0) for i in range(len(images)): layer_0=images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) dropout_mask=np.random.randint(2,size=layer_1.shape) layer_1*=dropout_mask*2 layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) error+=np.sum((labels[i:i+1]-layer_2)**2) correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==\ np.argmax(labels[i:i+1])) layer_2_delta=(labels[i:i+1]-layer_2) layer_1_delta=layer_2_delta.dot(weights_1_2.T)*relu2deriv(layer_1) layer_1_delta+=dropout_mask weights_1_2+=alpha*layer_1.T.dot(layer_2_delta) weights_0_1+=alpha*layer_0.T.dot(layer_1_delta) if (j%10==0): test_error=0.0 test_correct_cnt=0 for i in range(len(test_images)): layer_0=test_images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) test_error+=np.sum((test_labels[i:i+1]-layer_2)**2) test_correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==np.argmax(test_labels[i:i+1])) sys.stdout.write("\n"+\ "I:"+str(j)+\ " Test-Error:"+str(test_error/float(len(test_images)))[0:5] +\ " Test-Acc:"+str(test_correct_cnt/float(len(test_images)))+\ " Train-Err:"+str(error/float(len(images)))[0:5]+\ " Train-Acc:"+str(correct_cnt/float(len(images))))帮我看看哪里有问题

c语言 检查一下下面的代码 为什么函数中获取不到键值#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <openssl/ssl.h> #include <openssl/err.h> #include <openssl/hmac.h> #include <jansson.h> #include <time.h> #include <errno.h> #include <resolv.h> #include <netdb.h> char* calculate_signature(char* json_str, char* key) { json_t *root; json_error_t error; /* 从文件中读取 JSON 数据 */ root = json_load_file(json_str, 0, &error); /* 遍历 JSON 对象中的所有键值对,并获取键的名称 */ int key_count = json_object_size(root); printf("key_names %d\n", key_count); const char *key_name; json_t *value; const char **key_names = (const char **)malloc(key_count * sizeof(char *)); int i = 0; json_object_foreach(root, key_name, value) { key_name = json_object_iter_key(value); key_names[i] = key_name; i++; } printf("key_names %s\n", key_names[2]); //int str_num = i; // 计算字符串数组中的字符串数量 /* char **sorted_names = sort_strings(key_names, key_count); char* stringA = (char*)malloc(1); // 初始化为一个空字符串 stringA[0] = '\0'; size_t len = 0; for (int i = 0; i < str_num; i++) { char* key = sorted_names[i]; json_t* value = json_object_get(root, key); char* str = json_dumps(value, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); len += strlen(key) + strlen(str) + 2; // 2 是键值对之间的字符 stringA = (char*)realloc(stringA, len); strcat(stringA, key); strcat(stringA, "="); strcat(stringA, str); strcat(stringA, "&"); free(str); } free(sorted_names); stringA[strlen(stringA) - 1] = '\0'; // 去掉最后一个"&" printf("stringA%s\n", stringA); unsigned char* sign = (unsigned char*)malloc(EVP_MAX_MD_SIZE); unsigned int sign_len = 0; HMAC(EVP_sha256(), key, strlen(key), (unsigned char*)stringA, strlen(stringA), sign, &sign_len); // 计算HMAC-SHA256签名 char* signature = (char*)malloc(sign_len * 2 + 1); // 签名的十六进制表示 signature[0] = '\0'; // 初始化为一个空字符串 for (int i = 0; i < sign_len; i++) { sprintf(signature + i * 2, "%02x", sign[i]); } json_object_set_new(root, "sign", json_string(signature)); // 在json中添加"sign"参数 json_dumpf(root, stdout, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); // 输出带有"sign"参数的json字符串 json_decref(root); free(key_names); free(stringA); free(sign); printf("signature%s\n", signature); */ return("A"); } int main() { char *key="39cabdfaab8c4da09bd6e9823c527836"; char *sss="{\"timestamp\":1685509898,\"sdkVersion\":\"1.0.30_1\",\"vin\":\"LJUBMSA24PKFFF198\"}"; calculate_signature(sss, key) ; }

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